演算法圖鑑：26種演算法 + 7種資料結構，人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用全圖解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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• 數據結構
• 人工智能
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• 邏輯思維
• 編程
• 計算機科學
• 可視化
• 圖解
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★日本超人氣演算法學習書
★逾50萬次下載量，「Apple年度最佳APP」書籍化！
★隨書附贈獨傢贈品「圖形搜尋和排序圖解記憶錶」

★★ 讀再多文字解說都看不懂？沒關係，全部畫給你看，一次弄懂演算法到底是什麼！★★

●直觀理解，從基礎開始學習，一用就上手的演算法專書！
●全圖像化step by step，完整拆解製霸AI時代的演算法精髓！
●詳解演算法的奧妙、執行效率、優缺點，活化思維，做齣最佳決斷！

【專業審訂】
成功大學資訊工程係特聘教授兼研發長 謝孫源

【專傢學者好評推薦】
李忠謀 國立颱灣師範大學資訊工程係教授、國際資訊奧林匹亞競賽主席
黃建庭 高中資訊科技概論教師
趙坤茂 颱灣大學資訊工程學係教授
鄭國威 PanSci泛科學總編輯

【高中資訊社團好評推薦】
北一女中資訊研習社
颱中一中第35屆電腦資訊研究社
颱南女中資訊研究社
成功高中電子計算機研習社
建國中學資訊社
高雄女中資訊社
新竹高中軟體研究社CSDC
颱南一中資訊社


█ 演算法時代來瞭！

現今我們的世界已離不開演算法，從綫上搜尋、社群交友、法院判案、醫學診斷、金融運作、大腦決策到人工智慧的未來，越瞭解演算法，越可能掌控權力，成為時代的贏傢。有些演算法對我們有益、有些有用，有些則可能使我們陷入大麻煩，但我們對這些演算法所知極少。

不管用哪種程式語言編寫程式，演算法都是不可或缺的，不過如果認為隻有學電腦的人纔要瞭解演算法，那就太可惜瞭。演算法其實是一連串解決問題的邏輯步驟，隻要熟悉這些步驟和運用方式，每個人都能設計自己的演算法並應用於各種不同領域。學習演算法正是建構嚴謹思維和幫助做齣最佳判斷的訓練。

█ 演算法的第一本書，從基礎開始學習！

演算法是用以執行計算或完成作業的程序，可以想像成料理食譜，如果做齣某種料理的步驟是食譜，那麼用電腦解齣特定問題的步驟就是演算法瞭。然而，食譜與演算法的決定性差異，在於演算法非常嚴謹。相較於食譜有很多概略的描述，演算法的所有步驟都用數學方式錶現，沒有模糊地帶。

本書蒐羅介紹26種基本的演算法和7種資料結構，貨真價實完全圖解。每一個步驟都以圖片和文字詳細說明，拆解具體演算過程，逐步建立邏輯概念，輕鬆進入演算法的世界。

書中解說的演算法範疇包括「排序」、「陣列搜尋」、「圖形搜尋」、「安全性演算法」、「分群」，以及「網頁排名」等各種廣泛使用的基礎演算法。不用艱澀的專有名詞，步步口語分解，完全沒有概念的人也能漸進學習。

好的，這是一份關於一本不含《演算法圖鑑：26種演算法 + 7種資料結構，人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用全圖解》內容的圖書簡介： 書名：《現代數據科學與機器學習的基石：從理論到實踐的深度解析》 內容簡介 在當今這個數據驅動的時代，理解和掌握支撐現代技術浪潮的核心理論是至關重要的。本書《現代數據科學與機器學習的基石：從理論到實踐的深度解析》旨在為讀者提供一個紮實、深入且全麵的基礎知識體係，它聚焦於數據科學、機器學習和人工智能領域不可或缺的數學、統計學原理及其在實際應用中的構建方法。本書不涉及算法或數據結構的具體實現細節，而是將重點放在驅動這些技術背後的宏觀理論框架、統計推斷方法以及模型評估的嚴謹流程上。 第一部分：數據科學的數學與統計基礎 本部分著重於為讀者建立一個堅實的數學和統計學基礎，這是理解任何復雜模型的前提。我們避開瞭算法本身的講解，轉而深入探討構建模型時所需的工具箱。 綫性代數在數據中的錶述： 我們詳細探討瞭嚮量空間、矩陣分解（如奇異值分解SVD的理論背景而非應用）、特徵值分解在數據降維和理解數據結構時的理論意義。重點在於如何通過綫性代數的視角來理解高維數據的幾何特性，而非如何用它來實現某個特定算法。 概率論與數理統計的嚴謹推導： 深入講解瞭隨機變量、矩生成函數、大數定律和中心極限定理的正式錶述及其在構建統計模型時的重要性。我們細緻闡述瞭參數估計的原理，包括最大似然估計（MLE）和貝葉斯估計的理論推導，重點在於參數估計的一緻性、無偏性和有效性等統計學性質的討論。 信息論基礎： 探討瞭香農的信息論基礎，包括熵、互信息和交叉熵的數學定義。這部分內容旨在說明信息量度是如何在模型訓練和選擇中扮演評估角色的，而不是如何計算特定決策樹的增益。 第二部分：機器學習模型的統計學習理論 在不深入探討具體算法（如排序、圖遍曆等）的情況下，本部分聚焦於機器學習的理論邊界和泛化能力的度量。 偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）的深度剖析： 詳細分析瞭模型復雜度與預測誤差之間的關係。我們使用函數逼近的理論來解釋欠擬閤和過擬閤的本質，並引入瞭VC維（Vapnik-Chervonenkis Dimension）的概念，用於量化模型的容量，從而評估其泛化潛力。 統計學習的收斂性與復雜度控製： 本章關注於理論保證，探討瞭如何通過正則化項（如L1和L2範數的理論意義，而非其在特定優化器中的作用）來控製模型復雜度，並討論瞭經驗風險最小化（ERM）原則的理論基礎。 模型選擇與評估的統計學視角： 側重於交叉驗證、留一法等方法背後的統計學依據，以及如何使用假設檢驗來比較不同模型之間的性能差異。重點在於選擇最優模型時所需的統計嚴謹性。 第三部分：高級模型框架與因果推斷 本部分將視角提升到更抽象的模型構建層麵，探討如何從數據中提取有意義的知識，並超越單純的相關性分析。 廣義綫性模型（GLMs）的理論擴展： 深入探討指數族分布的統一框架，如何通過連接函數將綫性預測器與不同類型的響應變量（如泊鬆分布、伽馬分布）聯係起來。這部分完全基於統計建模的視角。 非參數方法的理論基礎： 探討核函數（Kernels）在度量相似性和高維映射時的理論價值，例如再現核希爾伯特空間（RKHS）的概念，用以理解復雜函數擬閤的數學依據。 因果推斷與反事實分析的框架： 介紹如何使用潛在結果框架（Potential Outcomes Framework）和有嚮無環圖（DAGs）來識彆和估計因果效應。這部分內容側重於如何設計實驗和觀測研究來迴答“如果……將會怎樣”的問題，這與單純的預測模型有著本質區彆。 第四部分：現代計算環境下的實踐與倫理 本部分討論瞭在大型數據集和復雜模型下，實踐中需要關注的工程和倫理問題，避免涉及具體的編程實現。 大規模數據處理的理論挑戰： 討論瞭在數據量遠超內存限製時，統計估計需要麵對的挑戰，例如在綫學習的收斂性分析，以及如何設計近似算法以維持統計性質。 機器學習的可解釋性（XAI）的理論基礎： 探討瞭局部解釋方法（如LIME和SHAP值）背後的數學原理，即如何在一個局部區域內對復雜模型的決策邊界進行綫性近似，以提供可解釋的洞察力。 AI倫理與公平性的統計度量： 詳盡分析瞭公平性（Fairness）在統計學上的多種定義（如平等機會、統計均等性），以及如何在模型評估階段，使用特定的統計指標來識彆和量化潛在的偏見。 本書特色 本書的獨特之處在於其理論的深度和廣度，它提供瞭一張藍圖，描繪瞭現代數據科學和機器學習領域得以成立的數學支柱。它適閤那些希望從根本上理解“為什麼”這些模型有效，而非僅僅停留在“如何使用”的讀者。讀者將獲得嚴謹的統計思維和強大的理論辨識能力，為未來深入研究任何特定的新興技術打下堅不可摧的基礎。本書的敘述風格力求清晰、邏輯嚴密，如同搭建一座精密的知識殿堂，每一塊磚瓦都經過精確的數學論證。它是一本為嚴肅學習者準備的、專注於原理和理論深潛的參考書。

作者簡介

石田保輝
住在東京的自由業工程師。2011年京都大學研究所碩士課程結業。曾任職於幾傢新創公司，後獨立成為自由業。2016年製作上架以工程師為對象的學習APP「アルゴリズム図鑑」。上架後不到一年即達成全世界50萬次下載，獲選「Apple 2016年度最佳APP」。

宮崎修一
京都大學學術信息媒體中心（學術情報メディアセンター）副教授。1998年九州大學研究所博士課程結業，博士（工學）。1998年起任京都大學研究所情報學研究科助理教授。2002年開始擔任現職。從事演算法和計算復雜性理論的研究，近來鑽研近似演算法和綫上演算法。主要著作為《圖論入門：基礎與演算法》（グラフ理論入門 ～基本とアルゴリズム～，2015年，森北齣版）。

譯者簡介

陳彩華
成功大學材料工程係畢，赴日就讀國貿，曆經業務、施工現場、産業廢棄物處理等工作，目前在日本主要從事電腦與IT係統管理工作。
兼職譯者，業餘馬拉鬆跑者以及重度文字中毒者。譯有《圖解建築施工入門》、《樓梯，上上下下的好設計》、《圖解建築物理環境入門》等書。

前言
關於APP「アルゴリズム図鑑」（演算法圖鑑）

【序章 演算法的基礎】
0-1 何謂演算法？
0-2 執行時間的量測方法

【第1章 資料結構】
1-1 何謂資料結構？
1-2 列錶
1-3 陣列
1-4 堆疊
1-5 佇列
1-6 雜湊錶
1-7 堆積
1-8 二元搜尋樹

【第2章 排序】
2-1 何謂排序？
2-2 氣泡排序
2-3 選擇排序
2-4 插入排序
2-5 堆積排序
2-6 閤併排序
2-7 快速排序

【第3章 陣列搜尋】
3-1 綫性搜尋
3-2 二元搜尋

【第4章 圖形搜尋】
4-1 何謂圖形？
4-2 廣度優先搜尋
4-3 深度優先搜尋
4-4 貝爾曼―福特演算法
4-5 戴剋斯特拉演算法
4-6 A*演算法

【第5章 安全性演算法】
5-1 安全性和演算法
5-2 加密的基礎
5-3 雜湊函數
5-4 共用金鑰密碼係統
5-5 公開金鑰密碼係統
5-6 混成密碼係統
5-7 迪菲―赫爾曼金鑰交換
5-8 訊息鑑彆碼
5-9 數位簽章
5-10 數位憑證

【第6章 分群】
6-1 何謂分群？
6-2 k-means演算法

【第7章 其他的演算法】
7-1 輾轉相除法
7-2 質數判定法
7-3 網頁排名
7-4 河內塔

评分☆☆☆☆☆

對於我這種已經工作一段時間，但對新興科技領域（像是AI、大數據）抱有濃厚興趣，卻又苦於找不到閤適入門書籍的上班族來說，《演算法圖鑑》簡直是一場及時雨。我一直覺得，要真正理解這些技術，不能隻停留在名詞的層麵，必須深入瞭解其背後的邏輯和運作原理。但市麵上很多書，不是太過理論化，就是太過簡略，很難讓我真正「懂」。 這本書最讓我讚賞的一點，就是它「圖文並茂」的呈現方式。作者非常擅長將複雜的演算法概念，用生動、具體的圖像來解釋。舉個例子，像是「圖」這種資料結構，書中就用瞭非常多不同形式的圖來展示，像是錶示網路連結的網狀圖、錶示層級關係的樹狀圖等等，讓我在腦海中建立起清晰的畫麵感。而對於演算法的執行過程，像是「廣度優先搜尋」和「深度優先搜尋」，書裡也透過動態的圖示，清楚地展示瞭節點的遍歷順序，這對我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。 除瞭圖解，書中對於「原理」的探討也相當到位。作者並未跳過演算法的基礎，而是從最根本的邏輯開始講解，並逐步帶領讀者理解演算法的優缺點，以及為何會在特定情境下錶現齣色。例如，在介紹「時間複雜度」和「空間複雜度」時，書中也用瞭圖示和簡單的例子來輔助說明，讓原本可能令人望而生畏的數學概念，變得容易理解。 更棒的是，這本書的應用性非常強。它不隻教你演算法，更告訴你這些演算法在實際生活中是如何應用的。從你每天使用的社群媒體的內容推薦，到電商平颱的商品搜尋，再到金融領域的風險評估，書中都提供瞭具體的例子，讓我能夠將學到的知識與周遭的現象連結起來，進而激發更多思考。 總而言之，《演算法圖鑑》是一本極具價值的書籍，它將複雜的演算法和資料結構，以清晰、生動、易於理解的方式呈現齣來，並與實際應用緊密結閤。對於任何想要深入瞭解AI、數據分析，培養邏輯思考能力的讀者，我都非常推薦這本書。它絕對能幫助你紮實地打好基礎，並且開啟對這個迷人領域的更深層探索。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對AI領域充滿好奇，但又覺得入門睏難的社會新鮮人，我一直想找一本能係統性地瞭解演算法和資料結構的書，同時又不希望它太過學術。市麵上的選擇很多，有些是大學教科書等級，我看瞭就頭痛；有些則是用比較口語化的方式介紹，但又缺乏深度。這本《演算法圖鑑》恰好填補瞭這個空缺。 首先，它那「全圖解」的訴求，真的打動瞭我。我發現很多時候，抽象的概念，隻要透過視覺化的呈現，理解的門檻就會大大降低。書中對各種演算法的流程，都畫得非常詳細，像是「快速排序」的「分割」和「遞迴」過程，透過圖示一步一步展示，讓我這個初學者也能跟上腳步。而且，不隻是演算法，連資料結構的內部運作，例如「二元搜尋樹」的插入與刪齣，也都有清晰的圖示說明，讓我對數據的組織和存取方式有瞭更深的認識。 讓我印象深刻的是，這本書不隻介紹「演算法是什麼」，更著重於「為什麼要使用這個演算法」以及「在什麼情境下最適閤」。書中列舉瞭很多真實世界的應用案例，像是「推薦係統」如何運用「關聯規則」來推薦商品，或是「自然語言處理」中「文字情感分析」的原理。這讓我知道，這些理論知識並非空穴來風，而是真真實實地影響著我們的生活。 更重要的是，書中將演算法和資料結構的學習，與AI、數據分析、邏輯思考這些更宏觀的主題結閤起來。它讓我知道，學習這些底層的技術，其實是在培養一種解決問題的能力，一種邏輯思考的模式。這對於我這樣剛踏入職場，希望培養核心競爭力的新鮮人來說，是非常重要的啟發。 總結來說，《演算法圖鑑》以其豐富的圖解、清晰的原理闡述，以及貼近實際應用的案例，成功地將複雜的演算法和資料結構變得易於理解。它不僅是一本技術書籍，更是一本培養邏輯思考和解決問題能力的指南。我強烈推薦給所有對AI、數據分析感興趣，並且希望打好基礎的讀者，相信它會為你們打開一扇新的學習之門。

评分☆☆☆☆☆

作為一個對邏輯思考和問題解決抱持高度興趣的業餘愛好者，我一直以來都渴望能更深入地理解那些構成現代科技基石的「演算法」和「資料結構」。無奈市麵上的相關書籍，要嘛就是學術性太強，充斥著艱澀的數學公式，讓我望而卻步；要嘛就是過於簡化，流於錶麵，無法滿足我求知的慾望。直到我遇見瞭這本《演算法圖鑑》，纔算真正找到瞭一本符閤我需求的「敲門磚」。 這本書最吸引我的地方，莫過於它那「全圖解」的特色。過去許多時候，我對某些演算法的理解，都停留在文字敘述的階段，腦海中缺乏具體的畫麵感。然而，這本書運用瞭大量的精美插圖，將抽象的演算法運作流程，像是「迴歸樹」的決策過程、「圖」的遍歷方式、「堆疊」和「佇列」的資料存取機製，都以非常生動、直觀的方式呈現。我看著圖，彷彿能親眼目睹演算法一步一步的執行，這種學習體驗是前所未有的。 更讓我欣喜的是，作者在講解演算法的同時，也沒有忽略「資料結構」的重要性。書中將26種演算法與7種核心資料結構巧妙地結閤，讓讀者在學習演算法的同時，也能夠對其底層的資料組織方式有更深刻的認識。例如，在講解「搜尋演算法」時，書中也同時介紹瞭「陣列」、「鏈結串列」等資料結構，並探討瞭不同資料結構對搜尋效率的影響。這種係統性的講解，讓我能夠建立起一個更完整、更紮實的知識體係。 此外，本書對「邏輯思考」和「應用」的結閤，也讓我受益匪淺。作者不僅僅是介紹演算法和資料結構的原理，更強調瞭它們在「人工智慧」、「數據分析」等領域中的實際應用。書中舉例的場景，從智慧推薦係統到大數據分析，再到機器學習模型的建立，都讓我瞭解到這些基礎技術是如何支撐起現代科技的發展。這種將理論與實務結閤的方式，不僅讓我對這些技術有瞭更具體的想像，也啟發瞭我運用這些思維方式來解決生活中遇到的各種問題。 總而言之，《演算法圖鑑》絕對是一本值得推薦的優秀讀物。它以其豐富的圖解、清晰的原理闡述，以及對應用場景的深入挖掘，成功地將複雜的技術概念變得易於理解。無論你是想入門AI領域，還是想提升自己的邏輯思考能力，這本書都能為你提供一個絕佳的起點，開啟你的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

這本《演算法圖鑑：26種演算法 + 7種資料結構》的確是為瞭解決我這個「非本科係」轉職者的痛點而生。我在之前的行銷工作時，常常會聽到「演算法」、「大數據分析」這些詞，但每次聽都霧裡看花，覺得好像很厲害，但又不知道實際操作起來是什麼樣子，更別提要自己去應用瞭。很多線上課程講的，通常都得先花很多時間建立數學和程式的基礎，對我來說門檻太高瞭，常常學到一半就放棄。 翻開這本書，我最驚喜的就是它的「圖解」功力。作者真的把每個演算法和資料結構的核心概念，都用非常直觀的圖畫呈現齣來。像是像是「二分搜尋法」，書裡用一層一層篩選的圖示，馬上就能理解它的效率在哪；「圖」的各種結構，像是樹狀圖、有嚮圖、無嚮圖，也都用不同的箭頭和節點來區分，讓那些原本複雜的概念變得清晰明瞭。 而且，作者並沒有隻是羅列演算法，而是把每個演算法的「原理」和「應用」都講得很清楚。例如，他會解釋「線性迴歸」為什麼能用來預測，並且舉例說明在電商平颱上如何運用來預測銷售額。這種「從原理到應用」的講解方式，讓我更容易將學到的知識連結到實際工作場景，甚至能開始思考如何應用在我的舊職務上，或者為未來的數據分析工作鋪路。 書中對於資料結構的介紹也相當到位。像是我一直對「雜湊錶」感到有點好奇，但又不確定它的實際運作。這本書用一個簡單的「鑰匙」和「鎖」的比喻，加上圖示，就讓我瞬間明白瞭它的優勢在於快速查詢。這種把難懂的概念，轉化為大傢都能理解的語言和圖像，真的是這本書最大的特色。 整體而言，這本書非常適閤像我這樣，想要快速建立演算法和資料結構基礎，並且瞭解它們如何在AI、數據分析領域應用的讀者。它沒有過多艱澀的數學推導，而是著重在概念的理解和實際的應用，讓學習過程更加輕鬆且有效。我認為這本書絕對能幫助我跨齣進入數據領域的第一步，並且對未來的工作充滿信心。

评分☆☆☆☆☆

這本《演算法圖鑑》實在是太貼心瞭！身為一個在科技業打滾幾年的小資族，每天被各種演算法、大數據摺騰，但很多時候都隻是「知道有這麼一迴事」，真正理解其背後的邏輯和原理，卻總是不得其門而入。市麵上有些書寫得太學術，像是直接把課本搬過來，看瞭就頭昏；有些又太過簡化，根本無法滿足我深入探究的渴望。 直到我看到這本《演算法圖鑑》，天啊！它真的就是我一直在找的那本「橋樑書」。光是那個「圖解」就讓我眼睛一亮，畢竟腦袋裡有畫麵，跟光看文字是完全不同的感受。書中把那些抽象的演算法，像是排序、搜尋，甚至是機器學習中常見的決策樹、支持嚮量機，都用非常生動、淺顯易懂的圖示呈現，就像在看一本武功秘笈，每個招式都有圖有真相，更容易理解其運作的脈絡。 而且，它不隻教你「是什麼」，更教你「為什麼」以及「怎麼用」。書裡提到的應用場景，從我們日常生活中常用的推薦係統、影像辨識，到更進階的金融分析、醫療診斷，都跟這些演算法息息相關。這讓我對原本覺得高深莫測的AI、大數據，有瞭更具體的想像，不再隻是雲端飄渺的概念，而是真正能解決問題、改變生活的工具。 最讓我驚喜的是，它還涵蓋瞭像陣列、鏈結串列、樹、圖這些基礎的資料結構。我一直覺得，要理解演算法，資料結構是根本。這本書把兩者結閤，讓我在學習演算法時，也能同時鞏固資料結構的知識，形成一個完整的知識體係。不像有些書，光講演算法，或是光講資料結構，讀完總覺得少瞭點什麼。 總之，這本書的編排方式、圖文結閤的呈現，以及對應用場景的深入剖析，都讓我感受到作者的用心。它讓學習演算法和資料結構不再是枯燥乏味的任務，而是一場充滿樂趣的探索之旅。無論你是想進入AI領域的初學者，還是希望加深對數據科學理解的進階者，我都強烈推薦這本《演算法圖鑑》，它絕對是你不可或缺的學習夥伴。